人工智能应用普及培训课件.pptxVIP

人工智能应用普及培训课件

人工智能概述机器学习基础自然语言处理技术计算机视觉技术人工智能在各行业应用案例人工智能伦理与法规问题探讨

人工智能概述01

定义人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。发展历程人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和深度学习三个主要阶段。随着计算机技术的不断进步和大数据时代的到来，人工智能得以快速发展并在各个领域得到广泛应用。定义与发展历程

人工智能通过模拟人类的感知、认知、学习和推理等智能行为，实现对知识的表示、获取和应用。其核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。技术原理人工智能涉及多种算法，如神经网络算法、决策树算法、支持向量机算法等。这些算法通过训练和优化，能够自动从数据中提取特征并做出预测和决策。核心算法技术原理及核心算法

人工智能已广泛应用于各个领域，如智能家居、智慧医疗、智慧交通、智慧金融等。它能够提高工作效率，优化生活质量，推动社会进步。应用领域随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。它将与物联网、大数据等技术深度融合，推动各行业向智能化、自动化方向发展。同时，人工智能也将面临伦理、安全等方面的挑战，需要不断完善相关法规和技术标准，确保其健康、可持续发展。前景展望应用领域与前景展望

机器学习基础02

监督学习定义常见监督学习算法监督学习应用场景监督学习实践监督学习原理与实过已知输入和输出数据进行训练，使模型能够对新输入数据做出预测。线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树等。图像识别、语音识别、自然语言处理等。数据预处理、特征提取、模型训练与评估等步骤。

通过无标签数据进行训练，发现数据中的内在结构和模式。非监督学习定义聚类算法（如K-means）、降维算法（如主成分分析PCA）等。常见非监督学习算法市场细分、异常检测、推荐系统等。非监督学习应用场景数据预处理、特征提取、模型训练与评估等步骤。非监督学习实践非监督学习原理与实践

深度学习实践数据预处理、模型构建与训练、模型评估与优化等步骤。同时需要掌握深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。深度学习定义通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。常见深度学习模型卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。深度学习应用场景图像识别、语音识别、自然语言处理、视频分析等。深度学习原理与实践

自然语言处理技术03

研究单词的内部结构，包括词性标注、词干提取等，是自然语言处理的基础任务之一。词法分析研究句子中词语之间的结构关系，建立词语之间的依存关系或短语结构关系，是理解句子意义的重要手段。句法分析研究语言所表达的含义，包括词义消歧、实体识别、关系抽取等任务，是实现自然语言理解的关键。语义理解词法分析、句法分析及语义理解

识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于产品评论、社交媒体分析等领域。情感分析文本生成对话系统根据特定主题或要求，自动生成结构合理、语义通顺的文本，用于辅助写作、摘要生成等任务。实现自然、流畅的人机对话，包括问答系统、聊天机器人等应用，是自然语言处理的重要应用之一。030201情感分析、文本生成及对话系统

将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本，克服语言障碍，促进国际交流。机器翻译将人类语音转换为文本或命令，用于语音助手、语音有哪些信誉好的足球投注网站等领域，提高人机交互的便捷性。语音识别将文本转换为人类可听的语音，用于语音播报、语音导航等领域，丰富信息呈现方式。语音合成机器翻译、语音识别与合成

计算机视觉技术04

目标检测在图像中定位并识别出感兴趣的目标，如人脸、车辆等。图像分类利用深度学习算法对图像进行自动分类，识别图像中的主要内容。目标跟踪在视频序列中持续跟踪目标的位置和状态，实现目标的动态分析。图像分类、目标检测和跟踪

视频分析、三维重建和增强现实视频分析对视频内容进行自动分析，提取关键信息，如场景变化、目标行为等。三维重建利用计算机视觉技术从二维图像中恢复三维结构，实现场景的三维重建。增强现实将虚拟信息叠加到真实场景中，提供更为丰富的视觉体验。

通过提取和分析人脸特征，实现身份识别和验证。人脸识别识别人体在图像或视频中的姿态和动作，为行为分析提供基础数据。姿态估计对人体在图像或视频中的行为进行自动识别和分类，如走路、跑步、跳跃等。行为识别人脸识别、姿态估计和行为识别

人工智能在各行业应用案例05

利用人工智能技术，根据投资者的风险偏好、投资目标等个性化因素，提供自动化的投资组合建议，降低投资门槛，提高投资效率。通过大数据分析、机器学习等技术，对金融市场中的各类风险进行识别